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观点分享
DeepSeek做的模型，和基于transformer的模型路径基本上是一致的，没有深度学习框架等的很大区别，DeepSeek核心点是在工程能力上的创新，现在做的模型一方面是理论，另一方面是工程。
理论和工程方面，公司都盯着理论层面，字节也是一样的，市场上的模型算力有两根曲线，一个是堆叠尽可能多的算力来印证模型结构，所以字节要在海外投入500亿以上的预算，另一条曲线是业务增量。第一根曲线得到比较明确的结论是，如果要进行模型探索和验证，还是需要更多的GPU芯片，基座和AGI的探索投入时间比较长，研发路径可能会出现多种分叉，和海外公司处于战略相持阶段，要针对已有模型进行多轮验证，回到DeepSeek，我们也在做，能力迭代和更新不是他们一家。
结论1：对于模型结构本身来说，我们不认为DeepSeek能在预训练等阶段能和其他厂商有很大的理论不同；
结论2：不认为算力采购存在问题，需要更多算力来验证方案，在review和内省的是团队本身，奖励机制和研发架构设计合理性分析，在核心团队激励和层级设计上需要改变激发活力；
结论3：不存在代差，DeepSeek比Kimi更纯粹，路径比Kimi更精准一些，现在字节在内的很多大厂，在参考DeepSeek路径和模型结构，能够在比较短时间之内拿出镜像版本出来。
在深度学习路径来说，字节的方案和DeepSeek方案差不多，字节内部也针对MoE架构，注意力优化，豆包pro1.5效果也不错，只不过是闭源，跟DeepSeek很多路径也都一致，预算比较多，没有特别围绕卡的算力做垂类优化，在模型训练阶段比DeepSeek成本高一些，在整个效果上，通义等厂商效果都不一定比DeepSeek差，优化方案可能没有DeepSeek强。
结论总结：DeepSeek做的最好的事情是路径选择等选型优化，在架构设计中做了很多内容，工程算法等内容成本控制比较优秀，对互联网大厂来说并不是跟不上做不到，只是很长时间内我们没有做，强化学习很多厂商都在做，路径本身并不是DeepSeek一家可以做，让我们最惊讶的是成本端，路径和DeepSeek还是一样的。
商业化：不是核心本质，和tx战略做沟通时，核心逻辑是用户数量对基座模型没有直接关系，DeepSeek在研发和基座进行投入，对商业化没有什么探索。
交流探讨
Q：DeepSeek成本比较低的主要原因？
A：DeepSeek还是绕不过英伟达的GPU芯片，对于DeepSeek来说，目前阶段绝大多数做模型的公司规避不掉GPU芯片，国产卡很多卡性能不是很强，也没有很多可选，在算力维度来看国内的模型公司算力基座，100%都是英伟达系列，万卡互连对于算力本身的通信、稳定性都有需求，需要对国产芯片做适配，需要国产卡做推理，目前我们投入很多精力做适配验证，除了百度自研昆仑芯，主要的芯片还是使用英伟达，国内绝大多数国产芯片在现在这个时间点内，还没办法承接需求。
DeepSeek对于万卡互联的需求没有特别高，把工程问题前置，2025年可能因为DeepSeek开源冲击，对于算力结构发生很大变化：
（1）很多企业会因为DeepSeek低成本模型的覆盖，或者方案覆盖，激发二轮训练的需求，在几千张卡互联训练中可以指望国产芯片。之前很多公司放弃自研模型，现在可能会有变化，激发起国内手里有钱的公司进行模型研发；
（2）2025年可能因为国产芯片的可用性，逐步进行转变，艰难的转变到国内的卡，但还是要看水货渠道，如果有渠道，还是会用英伟达。
成本端的问题是核心，很多嵌入了OpenAI接口，或者蒸馏了OpenAI数据等的论调，基本不是很现实，因为成本实在太高；DeepSeek是开源模型，模型效果和训练方式来看，除了数据没有开源，我们可以使用DeepSeek开源论文在本地做复现，完全可以做成垂类模型。
DeepSeek预训练模型中一点三方数据都没有？不是很确定，但这是惯例，我们可能会使用三方模型内容，进行打分，所有蒸馏侧的数据都是合成数据，DeepSeek和我们一样应该都不会用，他们应该使用的是自建多语言的语聊，我们愿意精选自建数据，蒸馏数据的数据质量不一定可靠，我们更多的要求比较高的数据精度，蒸馏出的数据很多不可用。
模型训练所需要的成本，23、24年远比推理要高，模型训练沉没成本很高，推理需要看用户量，模型推理算力不如模型训练的核心原因是推理端没有模型增量出来，也就是没有人用，国内很多应用接口没有那么多用户的需求，可能25年会有变化，但在之前很长时间内，模型训练所需的算力都是最大的。推理和训练算力是不一样的，我们不能忽略OpenAI等公司的努力，在模型研发过程中，互联网大厂具备很多价值，我们筛选路径。DeepSeek本质是模型训练的改进。中长期来看，DeepSeek的API成本绝对不会比我们低，推理成本不一定会降低，主要是规模效应。
Q：对于GPU的需求？
A：内部也在分析，我们通过应用和基座模型进行分析，之前很长时间内，全球模型从业者对于国内模型关注度没有那么高，因为绝大多数研发人员的关注点都在海外，国内只有通义做的还不错，之前很长一段时间，国内开源模型做的也可能不是很好，现在关注度上来了；因为工程能力的优化，理论层面非常富裕，对海外公司的恐慌在于GPU卡是否不需要了，需要更多的芯片进行探索和验证，DeepSeek让我们的路径进行转变，加速了路径的验证和探索的速度。
效果上来说，DeepSeek和OpenAI部分指标差不多，在小语种上有差距，中文不错英文尚可，在小语种和垂类知识回复中，有所受限。DeepSeek开源会对闭源市场产生很大冲击，模型本身不受影响，拉到本地就是自己的，DeepSeek是非常标准的开源模型，所有的组织都可以使用，应用侧主要还是卡不够，并发不够，是因为DeepSeek还是小体量，储备的芯片还是有限，训练和推理是不同的商业模式，推理还是针对垂类，如果使用联网搜索，成本还是大问题，并发也是大问题。豆包1000多个工程师进行优化，DeepSeek没有index页面，不是因为基座模型团队很强，C端应用就会做的很强。国内愿意开放搜索入口的厂商很少，被ban的风险很大，自主话语权很小，体量不是很大的公司会有比较大的问题，DeepSeek应用app不指望变现，对于赚钱和商业化不迫切，基座模型迭代不停就行。
Q：DeepSeek会不会促进国内应用发展？
模型的训练不是一年两年的事情，我们现在3年了，往后延续2年问题不大，不是一时的问题。
Q：大厂是否会基于DeepSeek进行优化？
A：会优化，路径上来说优化是一定的，总的算力来说不一定会下降，路径规划来说，目前比较明确，大厂是科研，路径分支都要做验证，小的公司只要沿着我们的脚印去做，我们的力度没有缩减，看到的现象是加速，可能总量还会增加。
Q：海外巨头算力需求是否会降低？
A：海外巨头基座算力不会投入那么猛，推理侧聊的也都差不多，模型推理可能会增加，模型训练增速会有下滑，但并不会下滑很快。算力投入的北极星指标是有新的好用模型，只要还有，投入就会有；第二个是推理，完全取决于文本、图片、视频等多模态提升，和用户体量等正相关，如果客户越来越多，投入就会越强，我们寄希望于25年推理放量，也只有这样才会加大对推理的投入，整体来说算力本身还是增加的，不会因为DeepSeek而萎缩。
Q：目前硬件成本，训练成本和推理成本的比例？
A：字节现在手里的芯片有10万张，H20有20多万张，H20一半推理一半训练，A/H系列芯片训练。国内的互联网大厂训练还是占多数，我们买到的芯片还是训练卡占绝大多数，字节本身37开，25年可能会有结构性变化，有部分需求会因为文本多模态等起量，字节25年会日均模型调用量从4万亿到40万亿，公司结构方面，Seed不承担任何商业化指标，文本、图形、人形机器人都在这里；中间层是方舟，做模型蒸馏，裁剪量化商业化封装，逻辑上每个公司都是一样的，变成可用模型；再往下就是Flow（豆包，猫箱，眼镜等）都是创新应用团队，第三块是火山引擎。
25年会有结构性变化，从4万亿日均Token到40万亿增长十倍，4万亿日均Token对应10万张A10/A30/L20/L40，因为12月底4万亿Token中70%都是文本，变成40万亿的时候，芯片占比70%以H20/590/910B/910C为主，剩下30%是L40/5090等，多模态的模型请求会有变化，国产训练卡主要做推理，我们有400多亿在国内，绝大多数用作模型推理，会储备比较多的590，8-10万张，910B有1万多张，910C有4-5万张，24年训练芯片是多于推理芯片的，25年可能会有交点，推理侧模型结构70%是非文本以外的多模态，无论如何即使训练成本下降，但对于推理侧的需求还是比较多的。
日均40万亿Token，可能需要60万张卡，模型调用分为在线和离线，对于模型应用来说，可能会做削峰填谷，算力调度，小公司可能模型能力不错，输出效果来说不差，但我们可以做削峰填谷来降低推理成本。Token是计量单位，之前是纯文本，图片是1:4000，图像理解是1:1500，文生视频是1秒:150000，所以Token不是字符，文本占用量高的话Token不一定高，业内有两种调用方式，字节选用的是Token，另一种是调用次数，这两种有折算关系，24年初一次调用=800Token，现在一次调用=2000Token，文本24年初占比比较高。
Q：推理成本受算法影响的程度？
A：DeepSeek的推理成本并不低，定价也不算便宜，字节的价格是比DeepSeek低的。DeepSeek是不赚钱的，定价仍然贵，推理层面字节有规模效应。单次训练成本DeepSeek确实低，同样万卡做推理，DeepSeek目前有2万张左右的训练芯片，最近紧急开发了一些芯片做推理，国内开了1-2万张卡，总的来说并不多，300-400万日活所需要的卡很少，比如1700万DAU，token调用量6000-7000亿，4万亿对应10万张卡，可以直接进行简单换算，开源模型用ToB的API没意义，DeepSeek的DAU差不多800-1000万，日均调用量几千亿规模，卡数总量不过万，DeepSeek优势是训练侧，但没有应用爆发，成本还是下不来的。
Q：DeepSeek和普通的AIGC有什么区别？
A：DeepSeek也属于生成式AI，有几个不同：
第一个是把成本拉低，是llama的1/11，用先进技术把推理速度降低，模型架构和大部分不一样，用细颗粒度MoE，先进模型基本都是邓氏架构，细颗粒度不是首创，阿里也在往这个方向走，这个架构在推理的时候只激活部分参数，在推理机制上引入LLA，市场上有几种，多头注意力等，需要每个参数都参与计算，而DeepSeek只激活低参数，降低成本；
第二个是训练方法，传统方法是FP32和FP16的混合精度，DeepSeek用FP8参数，比较敏感的组件还是FP16，分布式混合精度是目前做的比较少的，训练方法里面也有工程优化，之前时延导致GPU利用率不是很高，DeepSeek用流水线并行，高效利用通信网络，提升速率；
第三是编程上面也有很大不一样，此前用CUDA，DeepSeek用PTX，PTX本身是CUDA的一部分，用更细颗粒度来调度底层单元，将硬件调度细化，是传统方法用的比较少的；
第四是AI Infra，通常集群是三层网络，DeepSeek是两层，通信库降低PCIE消耗，减少GPU内存消耗增高网络通信速度，HF Reduce、分布式文件系统、调度平台用的比较灵活。
Q：国内所有的训练公司是否可以复制，大幅减少GPU需求？
A：DeepSeek用PTX进行优化，PTX并不是绕过CUDA，是CUDA的一部分，PTX更底层一些，并没有100%用到CUDA标准库，到硬件底部调动硬件模块，还属于CUDA的组件，从这个角度来说是没办法马上复制到昇腾和AMD，PTX技术还是仅限于NVDA，跨生态还是有困难，没有把数据开源，只是把方法开源，方法可以参照，并非100%复制，部分复制的衍生模型会比较快。
Q：DeepSeek大概降低了多少训练成本？
A：QWEN没计划这么快发布2.5MAX，大厂本来计划一季度后半期，公开版本最大72B，中间用的卡数量是6000级别的，我们是有A800、H800混合组网，大概是1:3如果要量化的话。
Q：国内的水平大概如何，和海外相比大概有多少成本降低？
A：DeepSeek的600万美金是V3模型本身，V3模型是迭代出来的，把之前的模型加起来的话，成本至少是目前的3-5倍，小2000万美金肯定要的，和Llama3相比，大概1:4左右，因为DeepSeek没有太多公开数据，OpenAI主要是6000多张卡3个月以上，肯定是DeepSeek的好几倍。
Q：当用户量起来之后DeepSeek是否有很大的扩容需求？
A：在最接近看到的是能力下降，因为用户量增长的比较猛，增长了十几倍，本身是推理集群没有ready，深度推理和联网都用不了了，推理需求上来之后没有做到弹性扩容，暂时关闭了联网功能，从这个角度来看，虽然训练成本低了，杰文斯理论来看，门槛降低之后对算力是利好的，普及度提升，对DeepSeek来说要迅速扩容，不然会损失用户数。
Q：本质上的框架还是基于英伟达的GPU芯片？
A：是的，还是CUDA生态。
Q：对芯片的依赖度会降低？
A：这个解读肯定是有问题的，他们还是在CUDA上做工作，其他公司没有在PTX上面进行，当大家看到之后，肯定会往这个方向做投入，用算法优化来提升性能，掌握方法之后会起来的很快，硬件的抄袭很困难甚至不可能，未来也会用CUDA来编程，国产在做芯片设计的时候会沿着这个思路去设计芯片，但取代不了。
Q：国产芯片是否存在一定的成长空间？
A：有的，低精度没那么大差距，FP8和FP16就可以做训练，芯片硬件差距下，用性能比较差的芯片也可以设计低精度模型，逻辑是通顺的。云计算大厂后面肯定都会支持DeepSeek，在MaaS上上线，2024年国产芯片牵引模型，接下来DeepSeek指引了方向，加上了算法优势，用性能稍微低的芯片来测试模型也是趋势。在接下来2-3个季度，大厂也会发布国产相关方案出来，除了CUDA以外。
Q：推理芯片需求量会增加？
A：DeepSeek出来之后模型市场有几点变化： 对MaaS有一点冲击，DeepSeek会进入所有MaaS平台； 工具链上，会提供DeepSeek的调优工具； 出现非常多基于DeepSeek的衍生版本，很多都会基于DeepSeek的模型来蒸馏，牵引此前的垂直版本，版本出来之后用比较低的成本部署并商用，推理侧B端和C端商用。目前ToC端推理成本比较贵，现在可以用比较好的方式来获取用户，会出现大量的应用爆发。 DeepSeek出来之后会出很多Agent和AI应用，生态会繁荣起来，要准备足够多的算力来支持。
Q：训练端的芯片是否会增加？
A：预训练可能不会增加，后训练可能会增加，但占比没有推理侧高，今年主要还是73开，7还是推理。接下来DeepSeek已经把预训练做完了，接下来后训练做行业垂类模型，老版本迭代进行后训练需求。
Q：AIDC的需求情况？
A：AIDC市场即使没有DeepSeek出来，大厂也有预算，字节按照10万亿或者20万亿来消耗，接下来可能会做调整，DeepSeek没有出来之前的预测可能要调整，此后会有增长，总体来看会有更多的增长和需求，业务爆发要比预期快。
Q：优化主要集中在哪些环节？
A：DeepSeek给我们的指引是，改变了堆算力的想法，把算法的权重增加，用算法来抵消算力不足，工程排第二，通信调度等，第三才是硬件。
Q：DeepSeek产业链和传统的算力产业链有什么增量环节？
A：分上中下来说，在训练侧会减弱但推理侧会增长，上游需求并不会减少，DeepSeek后续要扩容，还是会带来硬件增长，会有很多基于DeepSeek进行软件开发的需求，比如微调等，比如MaaS平台需求，之前要选很多模型，现在减少了选项；后训练中会用到模型API，有很多要用到R1模型进行深度推理，此前大模型给做科研，研发，分子结构预测等用不到，现在可以用到，所以会出现基于R1的很多需求，接下来会用R1辅助科研等，今年在这个赛道会起来。
Q：是否会降低高性能算力需求？
A：未来半年会逼着团队降成本，大厂会修改一部分预算assign到算法优化，随着行业掌握方法之后，就会开始新一轮的竞赛，训练成本和推理成本会下降，拉动整个行业增长，所以长期来看英伟达产业链地位并不会有变化。
Q：阿里本身的MAX大概什么时候发布？
A：大概提前一个半月发布。
Q：是否仍然会有囤卡的现象？
A：在算法领先的时间窗口，会被复制和超越，有两个背景，美国会收紧，还有90天缓冲期，如果有渠道的厂商，如果看到了行业逻辑，就会一定去买，有渠道买应该也会买，硬件还是有很大差距。对英伟达来说，一年时间段为维度NVDA还不会有很大的地位变化。
Q：未来行业的趋势？
A：DeepSeek也发布了多模态模型，能够做图像生成，这样的模型出来之后加快了多模态速度，之后会往多模态去走，端到端多模态以及衍生出来的产品，Token比文本模型多很多，从当下而言，DeepSeek划好了分水岭，开源模型超越闭源模型是趋势，多模态速度普及提升也是一个方向，占比来说多模态的算力消耗是文本模型的10倍左右，推理算力消耗是此前的好几倍。
Q：铜连接需求的变化？
A：铜连接本身做节点级别的链接，会跟着数量来变动，基于我们前期的判断来看，中长期来看，不会减少，机架扩容的时候还是用低成本方式来组网。
Q：互联网大厂未来的资本开支分配和节奏？
A：有些是美股上市公司，Q1做下个年度的预算，在讨论大致数字，因为DeepSeek东西插进来之后肯定会重新讨论，ALI之前讨论300亿元，加上液冷、交换机就是460亿，现在在讨论要不要这么多，不会大规模下降，也不会猛增，有一些博弈，大概率技术还是会坚持甚至追加，要财务跟技术共同协商。其他大厂来说，我的预计，百度今年不到100亿，不会猛增，字节最猛，阿里排第三，35%-40%增长，激进一些的话就是50%以上，腾讯排第二。
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